Power Bundle Adjustment for Large-Scale 3D Reconstruction

要約

タイトル：大規模な3D再構成のためのパワーバンドル調整

要約：
– パワーバンドル調整は、大規模なバンドル調整問題を解決するための拡張アルゴリズムである。
– このアルゴリズムは、逆シュア補完のべき級数展開に基づいており、逆展開法と呼ばれる新しいソルバーの一種である。
– 常用するべき級数展開を理論的に正当化し、アプローチの収束性を証明する。
– BALデータセットを用いた実験により、提案されたソルバーが最新の反復法を上回り、非常に高い精度を実現することが確認された。
– この実装が簡単なソルバーは、最近発表された分散バンドル調整フレームワークを補完することができる。
– 提案されたパワーバンドル調整を副問題ソルバーとして使用することで、分散最適化の速度と精度が大幅に向上することが示された。

要約(オリジナル)

We introduce Power Bundle Adjustment as an expansion type algorithm for solving large-scale bundle adjustment problems. It is based on the power series expansion of the inverse Schur complement and constitutes a new family of solvers that we call inverse expansion methods. We theoretically justify the use of power series and we prove the convergence of our approach. Using the real-world BAL dataset we show that the proposed solver challenges the state-of-the-art iterative methods and significantly accelerates the solution of the normal equation, even for reaching a very high accuracy. This easy-to-implement solver can also complement a recently presented distributed bundle adjustment framework. We demonstrate that employing the proposed Power Bundle Adjustment as a sub-problem solver significantly improves speed and accuracy of the distributed optimization.

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